{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## 2023年8月27日总结\n",
    "#### 深度学习\n",
    "<P>今天主要学习了如何搭建三层神经网络。我们需要主要神经网络可以分为①输入层②输中间层(隐层)③输出层。其中隐层可以包括多个层级。神经网络中，前一层的输出是下一层的输入</P>\n",
    "<P>要清楚，阶跃函数，激活函数的定义。神经网络依靠激活函数控制输出信号</P>\n",
    "<P>今日学习深度学习给我的感受是，深度学习，深在，中间层可以有许多层(可成千上百层)，我们需要使用激活函数控制输出。激活函数只能是非线性函数</P>"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false
   }
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## 机器学习\n",
    "<p>今日使用逻辑回归,神经网络,支持向量机给乳腺癌数据做分类。对数据做了最小最大值缩放并尝试使用混淆矩阵评价指标。对于支持向量机算法,我们还使用了网格搜索和交叉验证来寻找最佳参数组合</p>"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false
   }
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## 文献阅读\n",
    "<P>今日阅读了一篇期刊<<基于机器学习的COVID-19患者肺部CT图像识别>>(https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=3uoqIhG8C44YLTlOAiTRKibYlV5Vjs7ioT0BO4yQ4m_mOgeS2ml3UEsV_XsaCscxZayscffd2gaEciTLKazJbf-fTsYyUeCA&uniplatform=NZKPT)</P>\n",
    "<P>该期刊首先使用主成分分析法将图片数据降维,之后使用了多种机器学习算法比如随机森林，支持向量机,逻辑回归等分类模型对图片做分类，并使用了多种评价指标(混淆矩阵,分类精度,分类时间，AUC)。综合比较各个分类器的效果后,发现随机森林的分类效果较好。</P>"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false
   }
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## 2023年8月28日总结\n",
    "<P>今日学习了①朴素贝叶斯分类器,②集成模型中的adaboosting和bagging</P>\n",
    "### 朴素贝叶斯分类器\n",
    "<p>原理:利用贝叶斯定律做最大似然估计,概率值最大者为分类属性。对于离散型特征,计数求解。对于连续值特征，则假设该特征服从高斯分布,求出特征的均值和方差，并求出概率密度值。以概率密度值作为概率</p>\n",
    "<P>sklearn中的GaussianNB可以实现朴素贝叶斯分类</P>\n",
    "\n",
    "### 集成模型\n",
    "<p>集成模型将多个学习器(决策树,svm,逻辑回归等)组合起来已解决学习任务。根据个体学习器的生成方式。有串行生成的序列化方法（Boosting）和并行化方法Bagging和随机森林</p>\n"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false
   }
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## 2023年8月29日总结\n",
    "### 机器学习\n",
    "<p>今日学习了集成模型中的具体分类模型包括①adaBoost②GridenBoost③bagging方法④随机森林</p>\n",
    "\n",
    "#### adaBoost\n",
    "<P>adaBoost算法是一种提升（Boost）方法。他的基本思想是,首先生成一个弱学习器，并给分类错误的样本赋予较大的权重，以便该样本能够参加下一次学习器的训练过程。每生成一个弱学习器，则会为该弱学习器赋予一定的权重,上述过程重复T次。分类器的输出结果为。所有弱学习器加权平均后的结果</P>\n",
    "\n",
    "#### GridenBoost\n",
    "<P>梯度提升方法的基学习器是决策树,一开始会生成一颗深度较小的决策树，之后不断改进该树,从而形成一个较好的模型。</P>\n",
    "\n",
    "#### Bagging\n",
    "<p>采用\"自助采样\"的方式形成T个数据集,然后为每个数据集训练一个模型（决策树,逻辑回归等）。相当于会得到T个模型。采用“投票法”获得最终分类结果</p>\n",
    "\n",
    "#### 随机森林\n",
    "<P>在数据集中随机抽取同等大小的数据集,并随机抽取数据集的属性，并以此构建决策树。重复T次,同样采用“投票法”决定最终分类结果</P>\n",
    "\n",
    ">- 注意,我们往往需要弱学习器“好而不同”。所谓‘好’,是指弱学习器模型的精度要较为准确，不同指的是每个弱学习器之间要有差异，既要有多样性。增加多样性的方法:①数据扰动②属性扰动，③输出扰动，④参数扰动"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false
   }
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## 2023年8月30日总结\n",
    "<P>今日主要学习了三种常见的聚类算法：①K-means算法.②DBSCAN算法。③凝聚聚类算法</P>\n",
    "<P>学习这些算法的原理与代码实现。并了解了聚类算法的评价指标,包括轮廓系数,DBI,DI</P>"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "source": [],
   "metadata": {
    "collapsed": false
   }
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 0
}
